【摘 要】
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轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数（Track Quality Index,TQI）是综合评价单一区间段内轨道质量的
【基金项目】
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中央高校基本科研项目（1053214004）, 国家自然科学基金资助项目（61771191）, 湖南省科技计划重点项目（2015JC3053）, 湖南省自然科学基金项目（2017JJ2052）
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轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数（Track Quality Index,TQI）是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰色模型和遗传算法优化Elman神经网络相结合的预测方法.首先利用优化后的非等间距灰色模型GM（1,1）得到原始TQI序列的大致发展趋势,然后为了描述轨道质量发展中各因素之间复杂的函数关系,利用遗传算法优化后的Elman神经网络对初步预测结果进行残差校正,从而得到
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